نماذج هرمية بيزي إحصاءات فوركس

التنبؤ المالي: طريقة بايزي إذا كنت لا تعرف الكثير عن نظرية الاحتمالات، وطرق بايزي ربما يبدو وكأنه موضوع مخيف. ليست كذلك. في حين أن أي موضوع يستند إلى رياضيا يمكن أن تؤخذ إلى أعماق معقدة إلى حد ما، واستخدام نموذج الاحتمالات بايزية الأساسية في التنبؤ المالي يمكن أن تساعد في صقل تقديرات الاحتمالات باستخدام عملية بديهية. الاحتمال البيزي احتمال الاحتمالات بايزي في الشركات الأمريكية يعتمد اعتمادا كبيرا على درجة الاعتقاد بدلا من الترددات التاريخية من أحداث متطابقة أو مماثلة. يمكنك أيضا استخدام المعتقدات التاريخية الخاصة بك على أساس التردد لاستخدام نموذج لها نموذج تنوعا جدا. لهذه المادة، سوف نستخدم قواعد وتأكيدات مدرسة الفكر التي تتعلق التردد بدلا من الذاتية ضمن احتمال بايزي. وهذا يعني أن قياس المعرفة التي يجري قياسها كميا يستند إلى البيانات التاريخية. هذا الرأي من النموذج هو حيث يصبح مفيدا بشكل خاص في النمذجة المالية. يتم شرح تطبيق كيف يمكننا دمج هذا في نماذجنا في القسم التالي. نظرية بايز صيغة خاصة من احتمال بايزي نحن ذاهبون لاستخدام يسمى نظرية بايز. وتسمى أحيانا صيغة بايز أو بايز الحكم. وغالبا ما تستخدم هذه القاعدة الخاصة لحساب ما يسمى الاحتمال الخلفي. والاحتمال الخلفي هو الاحتمال الشرطي لحدث مستقبلي غير مؤكد يستند إلى الأدلة ذات الصلة المتعلقة به تاريخيا. وبعبارة أخرى، إذا كنت تحصل على معلومات أو أدلة جديدة وتحتاج إلى تحديث احتمال وقوع حدث، يمكنك استخدام نظرية بايز لتقدير هذا الاحتمال الجديد. الصيغة هي: P (A) هو احتمال حدوث A، ويسمى الاحتمال السابق. P (أب) هو احتمال شرطي A نظرا أن B يحدث. هذا هو الاحتمال الخلفي بسبب الاعتماد المتغير على B. هذا يفترض أن A ليست مستقلة عن B. P (با) هو احتمال شرطي من B نظرا أن A يحدث. P (B) هو احتمال حدوث B. إذا كنا مهتمين باحتمال وقوع حدث لدينا ملاحظات سابقة نسميه هذا الاحتمال السابق. حسنا يعتبر هذا الحدث الحدث A، واحتمال P (A). إذا كان هناك حدث ثان يؤثر على P (A)، الذي يستدعي الحدث ب بشكل جيد، فإننا نريد أن نعرف ما هو احتمال A معطى B حدث. في الترميز الاحتمالي هذا هو P (أب)، ويعرف الاحتمال الخلفي أو احتمال المنقح. هذا لأنه قد حدث بعد الحدث الأصلي، وبالتالي وظيفة في الخلفي. هذه هي الطريقة التي تسمح لنا نظرية بايس بتحديث معتقداتنا السابقة بمعلومات جديدة. سيساعدك المثال أدناه في معرفة كيفية عمله مع تضمينه ضمن مفهوم سوق الأسهم. مثال لنفترض أننا نريد أن نعرف كيف سيؤثر تغيير أسعار الفائدة على قيمة مؤشر سوق الأسهم. جميع المؤشرات الرئيسية سوق الأسهم لديها عدد كبير من البيانات التاريخية المتاحة لذلك يجب أن يكون لديك أي مشكلة في العثور على نتائج لهذه الأحداث مع القليل من البحوث. على سبيل المثال، سوف نستخدم البيانات أدناه لمعرفة كيف يتفاعل مؤشر سوق الأسهم مع ارتفاع أسعار الفائدة. P (سي) احتمال ارتفاع مؤشر الأسهم P (سد) احتمال انخفاض مؤشر الأسهم P (إد) احتمال انخفاض أسعار الفائدة P (إي) احتمال زيادة أسعار الفائدة وبالتالي فإن المعادلة ستكون: وهكذا مع مثالنا على توصيل رقمنا الذي نحصل عليه: في الجدول يمكنك أن ترى أنه من أصل 2000 ملاحظات، أظهرت 1150 حالة انخفاض مؤشر الأسهم. هذا هو الاحتمال السابق استنادا إلى البيانات التاريخية، والتي في هذا المثال هو 57.5 (11502000). هذا الاحتمال لا يأخذ في الاعتبار أي معلومات حول أسعار الفائدة، وهو واحد نود تحديثه. بعد تحديث هذا الاحتمال السابق مع المعلومات التي ارتفعت أسعار الفائدة يؤدي بنا إلى تحديث احتمال انخفاض سوق الأسهم من 57.5 إلى 95. 95 هو احتمال الخلفي. نمذجة مع نظرية بايس كما رأينا أعلاه يمكننا استخدام نتائج البيانات التاريخية لإرساء معتقداتنا على التي يمكن أن نستمد الاحتمالات الجديدة المحدثة. ويمكن استقراء هذا المثال للشركات الفردية نظرا للتغييرات في ميزانياتها الخاصة. سندات تعطى تغيرات في التصنيف الائتماني. والعديد من الأمثلة الأخرى. (تعلم كيفية تحليل الميزانية العمومية في مقالنا، وكسر أسفل الميزانية العمومية). لذلك ماذا لو كان أحد لا يعرف الاحتمالات الدقيقة ولكن لديها تقديرات فقط هذا هو المكان الذي عرض موضوعي يأتي بقوة في اللعب. كثير من الناس يضعون الكثير من الإيمان في التقديرات والاحتمالات المبسطة التي قدمها الخبراء في مجال عملهم وهذا يعطينا أيضا قدرة كبيرة على إنتاج بثقة تقديرات جديدة للأسئلة الجديدة وأكثر تعقيدا التي أدخلتها تلك الحواجز التي لا مفر منها في التنبؤ المالي. بدلا من التخمين أو استخدام الأشجار الاحتمالية البسيطة للتغلب على هذه الحواجز الطريق، يمكننا الآن استخدام نظرية بايز إذا كنا نملك المعلومات الصحيحة التي تبدأ. (انظر توقعات محلل الإملائي الكوارث لبعض الأسهم لقراءة عن آثار توقعات سيئة). الآن بعد أن تعلمنا كيفية حساب بشكل صحيح نظرية بايز، يمكننا أن نتعلم الآن فقط حيث يمكن تطبيقها في النمذجة المالية. أخرى، وأكثر من ذلك بكثير معقدة الأعمال التجارية بطبيعتها محددة، لن يتم توفير أمثلة واسعة النطاق، ولكن حالات من أين وكيفية استخدام نظرية بايس سوف. ويمكن أن يؤثر تغيير أسعار الفائدة تأثيرا كبيرا على قيمة أصول معينة. وبالتايل فاإن القيمة املتغرية للموجودات ميكن اأن توؤثر بسكل كبري على قيمة نسب الربحية والكفاءة املحددة املستخدمة يف تقدمي اأداء السركة. يتم العثور على الاحتمالات المقدرة على نطاق واسع فيما يتعلق بالتغيرات المنهجية في أسعار الفائدة، وبالتالي يمكن استخدامها بشكل فعال في نظرية بايز. هناك طريق آخر يمكننا فيه تطبيق عمليةنا الجديدة في تدفق صافي الدخل للشركة. الدعاوى القضائية، التغيرات في أسعار المواد الخام. والعديد من الأشياء الأخرى يمكن أن تؤثر بشكل كبير على قيمة صافي دخل الشركة. باستخدام تقديرات الاحتمالات المتعلقة بهذه العوامل، يمكننا تطبيق نظرية بايز لمعرفة ما هو مهم بالنسبة لنا. مرة واحدة نجد الاحتمالات المستنتجة التي نبحث عنها هو مجرد تطبيق بسيط من التوقعات الرياضية والتنبؤ النتيجة من أجل تحديد كميا احتمالاتنا. الخلاصة استنتجنا أنه باستخدام عدد لا يحصى من الاحتمالات ذات الصلة يمكننا استنتاج الإجابة على أسئلة معقدة نوعا ما مع صيغة واحدة بسيطة. هذه الطرق مقبولة جيدا واختبار الوقت، واستخدامها في النمذجة المالية يمكن أن تكون مفيدة جدا ومفيدة إذا طبقت بشكل صحيح. لمزيد من القراءة حول تقنية التنبؤ الأخرى، نلقي نظرة على نماذج متعددة المتغيرات: تحليل مونتي كارلو. التنبؤ المالي: الطريقة بايزي إذا كنت لا تعرف الكثير عن نظرية الاحتمال، وطرق بايزي ربما يبدو وكأنه موضوع مخيف. ليست كذلك. في حين أن أي موضوع يستند إلى رياضيا يمكن أن تؤخذ إلى أعماق معقدة إلى حد ما، واستخدام نموذج الاحتمالات بايزية الأساسية في التنبؤ المالي يمكن أن تساعد في صقل تقديرات الاحتمالات باستخدام عملية بديهية. الاحتمال البيزي احتمال الاحتمالات بايزي في الشركات الأمريكية يعتمد اعتمادا كبيرا على درجة الاعتقاد بدلا من الترددات التاريخية من أحداث متطابقة أو مماثلة. يمكنك أيضا استخدام المعتقدات التاريخية الخاصة بك على أساس التردد لاستخدام نموذج لها نموذج تنوعا جدا. لهذه المادة، سوف نستخدم قواعد وتأكيدات مدرسة الفكر التي تتعلق التردد بدلا من الذاتية ضمن احتمال بايزي. وهذا يعني أن قياس المعرفة التي يجري قياسها كميا يستند إلى البيانات التاريخية. هذا الرأي من النموذج هو حيث يصبح مفيدا بشكل خاص في النمذجة المالية. يتم شرح تطبيق كيف يمكننا دمج هذا في نماذجنا في القسم التالي. نظرية بايز صيغة خاصة من احتمال بايزي نحن ذاهبون لاستخدام يسمى نظرية بايز. وتسمى أحيانا صيغة بايز أو بايز الحكم. وغالبا ما تستخدم هذه القاعدة الخاصة لحساب ما يسمى الاحتمال الخلفي. والاحتمال الخلفي هو الاحتمال الشرطي لحدث مستقبلي غير مؤكد يستند إلى الأدلة ذات الصلة المتعلقة به تاريخيا. وبعبارة أخرى، إذا كنت تحصل على معلومات أو أدلة جديدة وتحتاج إلى تحديث احتمال وقوع حدث، يمكنك استخدام نظرية بايز لتقدير هذا الاحتمال الجديد. الصيغة هي: P (A) هو احتمال حدوث A، ويسمى الاحتمال السابق. P (أب) هو احتمال شرطي A نظرا أن B يحدث. هذا هو الاحتمال الخلفي بسبب الاعتماد المتغير على B. هذا يفترض أن A ليست مستقلة عن B. P (با) هو احتمال شرطي من B نظرا أن A يحدث. P (B) هو احتمال حدوث B. إذا كنا مهتمين باحتمال وقوع حدث لدينا ملاحظات سابقة نسميه هذا الاحتمال السابق. حسنا يعتبر هذا الحدث الحدث A، واحتمال P (A). إذا كان هناك حدث ثان يؤثر على P (A)، الذي يستدعي الحدث ب بشكل جيد، فإننا نريد أن نعرف ما هو احتمال A معطى B حدث. في الترميز الاحتمالي هذا هو P (أب)، ويعرف الاحتمال الخلفي أو احتمال المنقح. هذا لأنه قد حدث بعد الحدث الأصلي، وبالتالي وظيفة في الخلفي. هذه هي الطريقة التي تسمح لنا نظرية بايس بتحديث معتقداتنا السابقة بمعلومات جديدة. سيساعدك المثال أدناه في معرفة كيفية عمله مع تضمينه ضمن مفهوم سوق الأسهم. مثال لنفترض أننا نريد أن نعرف كيف سيؤثر تغيير أسعار الفائدة على قيمة مؤشر سوق الأسهم. جميع المؤشرات الرئيسية سوق الأسهم لديها عدد كبير من البيانات التاريخية المتاحة لذلك يجب أن يكون لديك أي مشكلة في العثور على نتائج لهذه الأحداث مع القليل من البحوث. على سبيل المثال، سوف نستخدم البيانات أدناه لمعرفة كيف يتفاعل مؤشر سوق الأسهم مع ارتفاع أسعار الفائدة. P (سي) احتمال ارتفاع مؤشر الأسهم P (سد) احتمال انخفاض مؤشر الأسهم P (إد) احتمال انخفاض أسعار الفائدة P (إي) احتمال زيادة أسعار الفائدة وبالتالي فإن المعادلة ستكون: وهكذا مع مثالنا على توصيل رقمنا الذي نحصل عليه: في الجدول يمكنك أن ترى أنه من أصل 2000 ملاحظات، أظهرت 1150 حالة انخفاض مؤشر الأسهم. هذا هو الاحتمال السابق استنادا إلى البيانات التاريخية، والتي في هذا المثال هو 57.5 (11502000). هذا الاحتمال لا يأخذ في الاعتبار أي معلومات حول أسعار الفائدة، وهو واحد نود تحديثه. بعد تحديث هذا الاحتمال السابق مع المعلومات التي ارتفعت أسعار الفائدة يؤدي بنا إلى تحديث احتمال انخفاض سوق الأسهم من 57.5 إلى 95. 95 هو احتمال الخلفي. نمذجة مع نظرية بايس كما رأينا أعلاه يمكننا استخدام نتائج البيانات التاريخية لإرساء معتقداتنا على التي يمكن أن نستمد الاحتمالات الجديدة المحدثة. ويمكن استقراء هذا المثال للشركات الفردية نظرا للتغييرات في ميزانياتها الخاصة. سندات تعطى تغيرات في التصنيف الائتماني. والعديد من الأمثلة الأخرى. (تعلم كيفية تحليل الميزانية العمومية في مقالنا، وكسر أسفل الميزانية العمومية). لذلك ماذا لو كان أحد لا يعرف الاحتمالات الدقيقة ولكن لديها تقديرات فقط هذا هو المكان الذي عرض موضوعي يأتي بقوة في اللعب. كثير من الناس يضعون الكثير من الإيمان في التقديرات والاحتمالات المبسطة التي قدمها الخبراء في مجال عملهم وهذا يعطينا أيضا قدرة كبيرة على إنتاج بثقة تقديرات جديدة للأسئلة الجديدة وأكثر تعقيدا التي أدخلتها تلك الحواجز التي لا مفر منها في التنبؤ المالي. بدلا من التخمين أو استخدام الأشجار الاحتمالية البسيطة للتغلب على هذه الحواجز الطريق، يمكننا الآن استخدام نظرية بايز إذا كنا نملك المعلومات الصحيحة التي تبدأ. (انظر توقعات محلل الإملائي الكوارث لبعض الأسهم لقراءة عن آثار توقعات سيئة). الآن بعد أن تعلمنا كيفية حساب بشكل صحيح نظرية بايز، يمكننا أن نتعلم الآن فقط حيث يمكن تطبيقها في النمذجة المالية. أخرى، وأكثر من ذلك بكثير معقدة الأعمال التجارية بطبيعتها محددة، لن يتم توفير أمثلة على نطاق واسع، ولكن حالات أين وكيفية استخدام نظرية بايس. ويمكن أن يؤثر تغيير أسعار الفائدة تأثيرا كبيرا على قيمة أصول معينة. وبالتايل فاإن القيمة املتغرية للموجودات ميكن اأن توؤثر بسكل كبري على قيمة نسب الربحية والكفاءة املحددة املستخدمة يف تقدمي اأداء السركة. يتم العثور على الاحتمالات المقدرة على نطاق واسع فيما يتعلق بالتغيرات المنهجية في أسعار الفائدة، وبالتالي يمكن استخدامها بشكل فعال في نظرية بايز. هناك طريق آخر يمكننا فيه تطبيق عمليةنا الجديدة في تدفق صافي الدخل للشركة. الدعاوى القضائية، التغيرات في أسعار المواد الخام. والعديد من الأشياء الأخرى يمكن أن تؤثر بشكل كبير على قيمة صافي دخل الشركة. باستخدام تقديرات الاحتمالات المتعلقة بهذه العوامل، يمكننا تطبيق نظرية بايز لمعرفة ما هو مهم بالنسبة لنا. مرة واحدة نجد الاحتمالات المستنتجة التي نبحث عنها هو مجرد تطبيق بسيط من التوقعات الرياضية والتنبؤ النتيجة من أجل تحديد كميا احتمالاتنا. الخلاصة استنتجنا أنه باستخدام عدد لا يحصى من الاحتمالات ذات الصلة يمكننا استنتاج الإجابة على أسئلة معقدة نوعا ما مع صيغة واحدة بسيطة. هذه الطرق مقبولة جيدا واختبار الوقت، واستخدامها في النمذجة المالية يمكن أن تكون مفيدة جدا ومفيدة إذا طبقت بشكل صحيح. لمزيد من القراءة على تقنية التنبؤ الأخرى، نلقي نظرة على نماذج متعددة المتغيرات: تحليل مونت كارلو.